4D打印是指通过一种能够自动变形的材料，只需特定条件（如温度、湿度等），不需要连接任何复杂的机电设备，就能按照产品设计自动折叠成相应的形状。与3D打印相比，4D打印多了一个“D”也就是时间维度，人们可以通过软件设定模型和时间，变形材料会在设定的时间内变形为所需的形状。
在过去的几年里，随着智能制造浪潮席卷全球，制造企业纷纷开始采取行动，在OT系统环境中充分利用IT技术来加快信息流动、优化业务流程，提高效率并降低成本，从而提升自身竞争力。在这种数字化转型升级的过程中，制造企业通过将SCADA等工业控制系统（ICS）、智能传感器、工业物联网平台（IIoT）以及互连的系统和数据分析等添加到生产制造过程中，在带来数据共享和效率提升的同时，也使得这些工业环境面临着更为复杂的安全风险与威胁。
尽管近几年来经济增长缓慢，债务危机不断，但美国仍不失为世界一流的制造业强国。美国制造业同发展中国家的制造业形态有着天壤之别：越南、泰国等东南亚国家的制造业以大量廉价劳动力为主，而科技发达的美国则是以创新力和互联网技术为发展动力。
自工业革命开始以来，每一次技术进步都能够带来工业生产效率的大幅提高。19世纪初，蒸汽机促进了现代工厂的建立，到了20世纪，电气化带动了工业大规模生产并在70年代实现了自动化。然而在随后的几十年里，工业技术进步仅仅是量的增加，与信息技术、移动通信、电子商务等相比突破甚微。
上届美国总统奥巴马非常重视制造业。其发起成立的“先进制造业合作委员会”，Advanced Manufacturing Partnership，就未来制造业的发展做出了展望，重点规划11个技术领域，认为这些领域将对制造业竞争力的决定起到关键作用，应当成为全国研发行动的重点。
扩展现实（XR）或各种扩展现实领域之一，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等，过去几年以光速发展。目前仍在发展中，但大部分预计在2020年可提供的硬件已经被推迟。 XR具有真正价值的领域，如军事、医疗和技术服务正在快速发展，随着2020年全球部分区域的关闭，包括由下一代图形处理单元（GPU）实现的部分XR游戏，正在加速发展步伐。据报道，XR数字游戏的支出在2020年4月达到100亿美元以上，且仍在持续增长。
目前，喷丸强化技术已广泛应用于汽车制造行业。如汽车的螺旋弹簧、板簧、齿轮、摇臂、扭杆、传动元件、轴承、凸轮轴、曲轴和连杆等承受交变载荷的零部件强化处理，可提高零部件的疲劳强度和使用寿命，降低生产成本和能源消耗。许多最初在航空领域应用的喷丸强化技术都相继引入F1赛车和普通汽车制造过程中。
在制造中，生产线中的缺陷检测过程变得越来越智能。深度神经网络集成使计算机系统可以识别诸如刮擦，裂纹，泄漏等表面缺陷。 通过应用图像分类，对象检测和实例分割算法，数据科学家可以训练视觉检查系统来来进行给定任务的缺陷检测。结合了高光学分辨率相机和GPU，深度学习驱动的检测系统将比传统机器视觉具有更好的感知能力。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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